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Estimation bayésienne locale du paramètre de multifractalité à l'aide d'un algorithme de Monte Carlo Hamiltonien

Combrexelle, Sébastien and Wendt, Herwig and Tourneret, Jean-Yves and Dobigeon, Nicolas and Mclaughlin, Stephen and Abry, Patrice Estimation bayésienne locale du paramètre de multifractalité à l'aide d'un algorithme de Monte Carlo Hamiltonien. (2015) In: 25eme Colloque Groupe de Recherche et d'Etudes du Traitement du Signal et des Images (GRETSI 2015), 8 September 2015 - 11 September 2015 (Lyon, France).

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Abstract

La caractérisation de la texture d’une image peut être conduite via l’étude des fluctuations de la régularité locale de son amplitude dans le cadre théorique de l’analyse multifractale. Les images étant souvent composées de différentes textures, cette analyse doit être locale. Cet article s’attaque à ce problème en formulant un modèle bayésien par patch reposant sur un modèle semi-paramétrique récemment proposé pour la statistique du logarithme des coefficients dominants. Les estimateurs bayésiens sont obtenus via une procédure d’échantillonnage utilisant un algorithme de Monte-Carlo Hamiltonien. Les performances de ces estimateurs sont illustrées à l’aide de processus synthétiques.

Item Type:Conference or Workshop Item (Paper)
Additional Information:Thanks to GRETSI. The definitive version is available at http://www.tesa.prd.fr/documents/26/gretsi_c2_hmc_2015.pdf
HAL Id:hal-01342995
Audience (conference):International conference proceedings
Uncontrolled Keywords:
Institution:French research institutions > Centre National de la Recherche Scientifique - CNRS (FRANCE)
Other partners > Ecole Normale Supérieure de Lyon - ENS de Lyon (FRANCE)
Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse III - Paul Sabatier - UT3 (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse - Jean Jaurès - UT2J (FRANCE)
Université de Toulouse > Université Toulouse 1 Capitole - UT1 (FRANCE)
Laboratory name:
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Deposited On:08 Jun 2016 14:10

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